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为了使有机肥和无机肥经同一机具施用,并做到精准施肥,提出了一种基于自适应遗传算法的双料箱施肥方法及相应系统。它主要由远程上位机、GPRS模块、GPS模块、STM32、电机驱动模块及排肥机构组成。在施肥过程中,安装在拖拉机轮轴上的霍尔传感器及驾驶室内的GPS模块将拖拉机驱动轮角速度和所处位置信息反馈到STM32中;STM32自动利用已设定函数决策开始控制施肥作业,同时排肥轴转速根据自适应遗传PID算法动态调整,达到稳态。结果表明:基于自适应遗传算法的双料箱施肥系统相比传统的控制算法,使系统迅速响应并于0.2s内达到稳态。 相似文献
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不同等级茶青的准确分类,对名优茶产业发展至关重要,采用传统感官审评方法进行分选会使结果存在一定的主观性。采集茶青图像建立数据集,结合幽灵注意力瓶颈层与胶囊网络提出一种新型网络模型：GA-CapsNet。通过基于线性衰减比例系数的成长知识蒸馏方法对该模型进行训练,在迁移教师模型参数矩阵的同时,使学生模型随着迭代自适应降低依赖程度。试验结果表明,对比其他同类算法,所提出的方法在小规模数据集上分类性能优异,精确率、召回率及F1-score分别为94.97%、95.51%、95.24%。本研究基于机器视觉与深度学习技术构建了一种GA-CapsNet模型,为解决茶青分类问题提供了一种新思路。 相似文献